薄层环氧沥青混合料抗剪级配优化研究

依托桃夭门大桥钢桥面铺装大修工程实例， 对如何提高薄层环氧沥青混合料抗剪切性能进行了分析研究， 提出 EA-10_S-I中断级配设计方法， 并通过室内混合料抗剪性能试验、 路用性能检测和试验段铺装检测， 优化抗剪级配设计曲线。 研究结果表明优化 EA-10_S-I级配相对于传统 Fuller 密级配沥青混合料有更好的抗剪性能， 而疲劳耐久性则优于 FAC-10_优 级配。     

论岸电技术应用保障及规范管理

本文首先介绍了岸电技术应用背景现状及行业规范推广存在的问题.然后针对低压岸电技术安全、高效、便捷的应用推广规范化,从岸电低压供电制式、岸电电力传输、岸电电力连接接口三方面,进行了问题分析,提出了技术改造和规范管理的建议.     

放宽条件定点集结模式下编组站车辆 集结排队系统分析

集结模式决定了货车集结过程的结束条件，定点集结是一种高效率的集结方式，有利于提高运输质量.针对放宽条件定点集结模式下编组站车辆集结过程，建立离散时间批到达批服务排队模型，利用嵌入式马尔可夫链方法求得离去时刻瞬时系统集结车辆队长分布，并求得任意时刻车辆集结队长分布，在此基础上分别分析了最小编成辆数，车组大小分布，车流到达强度，服务时间间隔分布对车辆平均集结队长，集结延误时间，效率，一昼夜发送车流量等系统指标的影响.分析结果表明，各因素对车辆集结排队系统影响明显.因此，利用本文提出的模型能为编组站的精细化管理和车流组织优化提供决策参考.     

大力推进信息化建设 提升企业综合竞争力

结合企业计算机应用的实际,以及造船生产劳动强度大、劳动环境恶劣、船用配件和材料种类繁多等特点,介绍在造船工业中,将设计、制造、管理等集为一体纳入计算机综合管理的集成系统,目的在于寻求一种采用计算机技术挖掘企业内部潜力,提高工作效率、推进企业信息化、加快企业生产和管理现代化、提升企业综合竞争力的新途径。     

浅谈综合工费对铁路隧道机械化施工经济性影响

为分析研究综合工费对大型机械钻爆法施工概算费用的影响,以3条新建双线铁路隧道项目数据为依托,核算出不同施工模式下的经济指标及工程费用;建立基期综合工费单价理论计算模型,计算出不同施工模式、不同围岩等级条件下新建铁路双线隧道临界综合工费单价。通过与普通钻爆法对比,大型机械钻爆法施工建造费用增长约10%;当基期综合工费高于226. 54元/工日时,大型机械钻爆法施工的经济性得以体现。     

城市轨道交通车辆产品标准体系探索

分析了国内外城市轨道交通车辆产品标准体系的现状,重点介绍了城市轨道交通车辆产品标准体系的总体要求、结构搭建、产品标准的制修订,以及标准的实施和改进措施。     

双电机驱动电动汽车动力参数选择及仿真分析

双电机驱动是提高电动车辆整车性能的有效方法,本文提出一种双电机耦合驱动系统的新构型;基于这种构型的特点,定义了双电机的4种驱动模式;依据车辆动力性要求计算出驱动系统各参数取值范围.根据双电机驱动系统的结构原理,提出基于门限值的模式切换控制策略;在Matlab/Simulink中搭建控制策略仿真模型,并与Cruise中整车模型进行联合仿真.仿真结果表明,这种新构型和控制策略在满足车辆动力性的前提下,可有效提高车辆的经济性.     

无轴轮缘推进器电机与水力部件耦合优化设计研究

针对目前无轴推进器电机与水力部件设计时多未考虑两者耦合的问题,本文提出两者耦合的优化设计方法.采用多参数非线性优化方法,基于电机和导管螺旋桨设计理论公式,并考虑无轴推进器电机转子的直径等同于螺旋桨内径加上叶梢间隙,以及螺旋桨输出转矩加上间隙的摩擦转矩值作为电机输入转矩的关系,建立了一种新型优化设计模型,通过优化方法进行迭代分析,利用5.5 kW无轴推进器进行方法验证.研究结果表明,所提出的优化方法有效地考虑了无轴推进器电机与水力部件的耦合关系,可对推进器效率进行综合优化.     

Real-Time Fault Diagnosis for Gas Turbine Blade Based on Output-Hidden Feedback Elman Neural Network

In order to remotely monitor and maintain large-scale complex equipment in real time, China Telecom plans to create a total solution that integrates remote data collection, transmission, storage, analysis and prediction. This solution can provide manufacturers with proactive, systematic, integrated operation and maintenance service, and the data analysis and health forecasting are the most important part. This paper conducts health management for the turbine blades. Elman neural network, and improved Elman neural network, i.e., outputhidden feedback (OHF) Elman neural network are studied as the main research methods. The results verify the applicability of OHF Elman neural network.